Category Archives: Algorithmie

Optimisation Stochastique Évolutionnaire

L’objectif de ce MOOC est de découvrir comment optimiser par évolution artificielle et algorithmes génétiques parallèles des problèmes difficiles et multicritères pour obtenir de manière régulière des résultats compétitifs avec l’intelligence humaine en ingénierie et sciences appliquées.
Les algorithmes évolutionnaires (algorithmes génétiques, stratégies d’évolution, programmation génétique) sont parmi les meilleurs algorithmes actuels d’optimisation approchée. Ils sont de plus en plus utilisés dans l’industrie pour leur performance et leur capacité à trouver rapidement de bonnes solutions à des problèmes difficiles, mal posés, multi-critères et pour leur capacité à exploiter des ordinateurs parallèles, massivement parallèles et des écosystèmes de calcul potentiellement hétérogènes.

Systèmes dynamiques et équations différentielles

Une masselotte accrochée à un ressort, un pendule, ou un circuit électrique connectant condensateur et bobine, constituent des exemples de systèmes dynamiques bien connus, car étudiés au lycée. Mais les exemples abondent tout autant en chimie, en biologie ou en économie.

Cliquez sur l’image pour accéder à l’article agrémenté d’un visualiseur de croissance exponentielle interactif.

Algorithmie et programmation

L’ensemble des modules présente le langage algorithmique et ses applications concrètes dans le langage « Pratiquer l’Algorithmique » et le langage de programmation C++ . Pour l’installation et l’utilisation d’un environnement de développement, reportez-vous à « Outils de développement ».
Nous avons cherché à réaliser un environnement de travail complet.

Cours pour les niveaux bac+1, bac+2 et bac+3.